互联网大厂指标体系构建及分析方法
帮助互联网创业公司搭建从0到1的指标体系建设，重点关注第一关键指标（One Metric）、AARRR（海盗）模型；根据自身产品的MVP阶段、增长阶段、变现阶段的划分以及数据的大、全、细、时特点，利用代码埋点、可视化埋点、无埋点等方式进行全部数据源采集，方便后续的多维数据建模及数据分析。
对圆和椭圆进行边缘检测
霍夫梯度：检测的圆与原始图像具有相同的大小检测到的相邻圆的中心的最小距离（如果参数太小，除了一个真实的圆外，还可能会错误地检测到多个相邻圆。如果太大，可能会漏掉一些圆。）在#HOUGH梯度的情况下，它是较高的. 两个阈值传递到Canny边缘检测器（较低的一个小两倍）。在#HOUGH梯度的情况下，它是
0基础搭建ROS智能移动机器人小车
为什么要写这个文章呢，因为我花了999在赵虚左老师的店铺买了他的底盘，然后我想加一层底盘，问客服要一下底盘的一个CAD图，他不给，把我气坏了。然后我想让其他小伙伴少走一点坑。就是这样没错，哈哈。赵老师的课还是不错的。狗头阿克曼底盘价格在219-779元，可以参考自己的钱包差速底盘118-168元下位
利用关联规则实现推荐算法
关联规则是以规则的方式呈现项目之间的相关性,关联规则的经典例子是通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系,在医学方面也能够从已有病历中找到患某种疾病的病人的共同特征
程序员的圣诞献礼：AI黑科技带你感受从年少到白头的浪漫！
圣诞节迫在眉睫，你的圣诞礼物准备好了么？不会还在某宝、某书、某博上来来回回翻看依然毫无头绪吧？不愿意陷入送花吃饭看电影老三样，想要清新脱俗又能打动人心？那么，作为浪漫的程序猿/媛，如果你的...
神经网络做MNIST手写数字识别代码
代码（python+pytorch）import torchfrom torchvision import transformsfrom torchvision import datasetsfrom torch.utils.data import DataLoaderimport torch.op
作业——机器学习教你预测商品销售额
（一）作业要求advertising.csv文件是某商品的广告推广费用（单位为元）和销售额数据（单位为千元），其中每行代表每一周的广告推广费用（包含微信、微博和其他类型三种广告费用）和销售额。若在未来的某两周，将各种广告投放金额按如下分配，请预测对应的商品销售额：（1）微信：100，微博：100，其
数据挖掘复习要点整理
复习要点：回归课本 个人总结仅供参考简答题：1. Apriori算法主要步骤：2.数据挖掘流程3.数据预处理4.信息熵5.K-Means 聚类算法基本思想：工作步骤：计算题1.朴素贝叶斯2.BP神经网络3.Apriori算法4.代码分析复习要点：回归课本 简答题：1. Apriori算法主要步骤：(
【参赛作品93】openGauss-An Autonomous Database【PVLDB论文阅读分享】
本文基于openGauss在VLDB2021上最新发表的论文《openGauss: An Autonomous Database System》，从学术的角度来探究openGauss如何基于各种AI技术构建一个智能的自治数据库系统。论文作者是清华大学李国良教授，他同时也是openGauss的总架构师
python在球面上随机生成均匀点最简单的方法
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恒源云_文本数据扩增时，哪些单词 (不) 应该被选择？
文章来源 | 恒源云社区(恒源云，专注 AI 行业的共享算力平台)原文地址 | 论文笔记原文作者 | Mathor我在，或者我不在，大佬就在那里，持续不断的发文！所以，我还是老老实实的搬运吧！正文开始：文本扩增（Text Augmentation）现在大部分人都在用，因为它可以帮助提升文本分类的效果
撬开骁龙8一看，满满都是顶会论文
萧箫 边策 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI“拍照优化、语音助手以外，手机AI还有什么？”今年全新一代骁龙8移动平台发布时，高通再次翻译翻译了，什么叫脑洞大开——让手机学...
阿里安全人机行为识别比赛 前五名队伍分享
1. 第一名 StanTheMan1.1 团队介绍1.2 算法方案解析1.2.1 赛题介绍1.2.2 数据理解1.2.3 数据预处理1.2.4 解题思路1.2.4.1 思路1： 利用机器行为的重复性1.2.4.2 思路2： Fingerprint(行为序列)分析1.2.4.3 思路3.1： 滑块1.
pytorch基础复习1.1——常用API
【写在前面】：此专栏为本人在系统复习pytorch基础时写下的笔记，复习内容与进度参考一位在B站讲深度学习的up主（deep_thoughts），此笔记旨在帮助小伙伴快速入门和复习pytorch相关知识，写得不好的地方多担待，可直接移步up主的视频学习。此专栏全程无盈利性质。up主（deep_tho
人口出生居然可以XGBoost一步预测，普通程序员也可以
XGBoost可以针对分类和回归问题的梯度提升算法简单有效的实现。既快速又高效。也可以进行 ARIMA（时间序列） 相似的时间序列预测，需要先将时间序列数据集转化为监督学习问题。还需要使用一种专门的技术来评估模型，称为前向验证，因为使用 k 折交叉验证评估模型会导致乐观偏差的结果。听起来很复杂，但是
人工智能导论：决策树算法求解分类预测问题
随便说点什么最近好多好多的DDL啊啊啊…然后就搜索代码，结果在CSDN上面就怎么搜都搜不到…于是我就发了…应该现在搜这个的小伙伴应该都快要到考试周了吧，赶紧把实训做完，然后去好好复习吧！加油啊，祝你们考一个好成绩嗷！距离考研的时间也就一年了，说实话其实多少还是很害怕的，再加上我自身的一些问题，现在处
AlphaZero如何学习国际象棋的?
DeepMind 和 Google Brain 研究人员以及前世界国际象棋冠军Vladimir Kramnik通过概念探索、行为分析和对其激活的检查，探索了人类知识是如何获得的，以及国际象棋概念如何在 AlphaZero 神经网络中表示。
统计学习：决策树实现与梯度下降法（python实现， ID3算法）
一、ID3算法ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归的构建决策树。具体方法是：从根节点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子节点；在对子结点递归的调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或者没
Python将彩色图像转为灰度图像
Python的cv2库中自带彩色转灰度的方法，而且非常简单，代码就9行，核心代码就1行。大题思路就是先读取一张彩色图片，然后在窗口中显示出来，再然后就让cv2处理一下，转换成灰度图像，这时候它是个二维的灰度矩阵，所以，我们想保存得先将它从array转成image，最后在另一个窗口中显示出来，为了避免
使用yolov5训练自己的数据集（苹果成熟度检测）
先从Github上下载YOLOv5，下载好解压配置好就可以使用，地址：https://github.com/ultralytics/yolov51.训练数据集的准备工作在yolov5 目录的data文件夹下新建四个文件夹，先说明这四个文件夹分别是用来干什么的，后面会往里面一一加入需要添加的内容。An
